使用边缘结构构建智能物联网

随着边缘技术和智能设备的普及，我们看到公司可以用来改进决策过程的数据量没有限制。与这个机会相反，许多组织仍然限制他们可以使用的数据的质量、种类和范围，因为他们没有使用正确的数据架构。这是正确的!物联网和大数据科学专家亚什梅塔表示，到2026年，数据结构的市场规模将达到42亿美元，这肯定会对物联网在不同设置中的性能产生不可避免的影响。

如果您不使用数据结构，那么大量数据仍以原始形式存在并且不是很有用。为了解决这一挑战，公司可以使用边缘到核心到多云的数据结构，这不仅可以让他们收集大量数据，还可以促进分析和集成，以便您可以大规模使用它。

边缘的数据结构

由于物联网系统是自动化的并嵌入了默认IP和其他配置，因此它们很容易受到不必要的暴露。有大量数据流实时离开，并且结构可以帮助在将其排放到网络之前对其进行过滤。当与边缘系统结合使用时，该结构仅可确保数据在静止或传输过程中的正确性。这进一步减轻了工程师在应用程序开发和集成层面的负担。

因此，边缘结构数据管理系统会为本地和分布式消费生成持久、协调和可管理的数据流。不要错过，这样的系统提供互操作性和即时处理。当边缘系统遇到越来越多的多环境数据需求时，结构应该执行以下功能-

无故障访问多个接口，例如无线电网络、MTTP、HTTP等。

在多个符合POSIX的环境中进行无缝操作。

使用所有重要的协议和API，包括RESTAPI。

在包括JDBC/ODBC在内的数据库之间建立连接。

通过Kafka、Spark等多种标准进行数据流式传输。

工业物联网数据结构

预测建模是IIoT的基础，但如果没有持久数据就无法执行。在捕获和存储数据之后，实际的挑战是从提炼数据以确保提供定性数据开始。数据结构管理系统通过将数据流经过收集后的不同阶段(如集成、分析、编排、归档等)来填补这一空白。结构架构使准备数据变得很方便。

在建立一条能够检测和通知异常的自治装配线的过程中，准确和即时的数据很重要;正是面料所确保的。

来自结构模型的数据可以帮助预测和分析整个设备线的维护趋势。这对于在旅途中识别故障并及时进行维修非常重要。此外，质量保证团队可以执行自动分析，以确保按照标准进行质量检查。这导致了一个很好的预防黑客!

话虽如此，IIoT中的挑战可能不会仅限于设备级别，而是可能会吞噬整个装配线。生产单位通常渴望更多的数据洞察力来提升整个设置中的问题识别。Data Fabric的定性提要进一步有助于智能预测分析，以解决生产中的任何问题。不要错过，处方分析是优化工厂整体运营的附加组件。

当我们在做这件事时，数据结构对关键决策产生了不可否认的影响。因此，基于品牌在市场中的定位，组织可以从面料中获得洞察力，以了解与生产直接或间接相关的所有其他模块的性能。例如，销售7营销、库存管理、物流处理等。

不要忘记：寻找合适的数据结构

今天的织物产品知道它们必须符合物联网的要求。究竟为什么，您可以阅读很多关于不同数据结构产品如何适应大量数据流入的信息。除了IBM和Denodo，2022年顶级结构解决方案列表中还有其他特色。然而，K2View的微数据库方法是一个有趣的补充。该结构将业务合作伙伴数据存储在数百万个微型数据库中，其中每个数据库仅包含特定实体的数据。

现在，他们的数据结构使用人工智能来自学随着时间的推移馈送和提取的原始数据。随着物联网设备消耗和产生的数据量增加，处理大量数据的结构范围也在增加。最终，数据结构支持未知数据量的能力使其更适合该行业。

了解不同的用例

首先，我们将注意到数据向边缘的转移，以及在利润驱动和降低风险的用例中实施数据结构的内在需求。当数据共享规则处于实施过程中时，我们可以看到这种情况在未来2年内发生。主要测试应该从零售部门开始，因为这些公司旨在收集用户数据以建立更好的用户体验。它还将允许他们通过产品放置进行追加销售和交叉销售。

随着边缘向相反方向迁移到云，我们看到另一个变化的途径是医疗保健行业，因为越来越多的患者希望更多地访问他们的医疗记录和数据。鉴于法规遵从性，您不仅有权访问您的数据和诊断成像，而且还能够阻止或与您选择的保险公司或交付提供商共享这些数据。

结论

鉴于产品和客户保护数据安全的需求，应用程序必须开始在边缘设备上定位这些数据，以便在本地使用。所有与产品或服务相关的数据集都必须从云端发送到边缘设备。这将从根本上扭转我们今天看到的关系和秩序。您如何看待Fabric-IoT协会的蓬勃发展?分享。